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摘要：本文以心理物理评价理论为基础，探索公路景观美感度与驾驶员视觉图像特征之间的关联，并建立了评价模型。模型认为公路美景度的优劣可以根据“环境因子”、“生动因子”和“布局因子”3个景观因子进行描述。研究成果表明，该模型具有一定的实用价值。
关键词：视觉图像 景观评价
1 研究背景
目前，景观评价研究领域建立了许多学派，较为公认的有四大学派：专家学派、心理物理学派、认知学派（或称心理学派）和经验学派（或称现象学派），这些理论和方法各具特色。不同的学派在不同理论指导下派生出许多景观评价方法，总的来说，不外乎以下三种类型：一是侧重于“景”的研究，称为详细描述法（形式美学模式和生态模式）;二是侧重于“观”的研究，称为公众偏好法（心理模式、认知模式和经验模式）;第三种是两者并重的研究方法，称为综合法（主要包括心理物理模式）。
2 指标选取
本文从驾驶员角度出发，以呈现在驾驶员眼中的一幅幅视觉图像为评价媒介，寻求这些媒介的内部特征与公路景观美景度的关联。因此，评价指标的选取至关重要。目前，对这些评价指标的研究数量较多，如M.tveint等[1]对自然风景视觉指标分为9类：管理度，连贯度，干扰度，历史价值，视觉尺度，可意象度，复杂度，自然度，变化度;Hanyu等[2]对居住区景观视觉指标分为自然度，厌恶元素，车辆呈现状态，熟悉度，复杂度，易识别性，连贯性，神秘性，开阔度，典型性及照度;Gary R.Clay[3]对风景区道路的视觉景观从自然性，生动性，统一性和多样性进行描述等等。结合前人的研究成果，本文初步确定评价指标为“生动性，开阔度，多样性，干扰度，自然度，协调度，管理度，均衡度”8种。各指标属性及其描述如下：①生动性：风景独特，有闪光点，动感，令人难忘;②开阔度：视线深，视域广则开阔;有遮挡，遮挡比例越大，越狭窄;③多样性：元素种类多，颜色种类多;④干扰度：干扰元素的存在，位置越醒目，比例越大，干扰越大;⑤协调度：画面内容相处融洽，布局协调;⑥自然度：植被覆盖率高，人工因素少，形态自然;⑦管理度：道路及设施管理状态（路面，标志标线，护栏状态），新旧程度，是否完善;⑧均衡度：图像越对称，均衡度越高。
3 实验过程
将100张景观图像随机打乱次序，逐一编号，做成POWERPOINT，以幻灯片的方式进行评价，要求是：眼睛平视前方，设想自己正驾车行驶在公路上，前方正是自己所看到的公路景观;集中注意力，不要互相讨论;凭借第一印象评分，不必深思熟虑。打分采用1-5分制，1分表示美感度最差的景观，5分表示美感度最好的景观，每隔6秒钟换一张幻灯片。由此获得每幅视觉图像的总体得分。
对于上节选取的专家描述性指标，对每幅图片的各项指标进行打分，打分采用1～3分，详细赋值标准如表1所示。
表1 指标的评价标准
■
4 数据分析
将生动性，协调性，开阔性，多样性，自然度，干扰度，均衡度，管理度作为自变量，根据主成分分析原理，模型可以选用3个主成分，第一主成分与协调度，自然度，干扰度，管理度和均衡度关系密切，可作为环境因子（Z1）;第二主成分与生动性和多样性关系密切，可作为生动因子（Z2）;第三主成分与开阔度和均衡度密切相关，可作为布局因子（Z3）。各主成分的计算方程如下所示：
Z1=0.122x1+0.264x2+0.235x3+0.109x4+0.034x5-
0.232x6+0.243x7+0.162x8
Z2=0.464x1+0.021x2-0.239x3-0.172x4+0.553x5+
0.174x6+0.084x7+0.083x8
Z3=-0.317x1-0.101x2-0.278x3+0.581x4+0.246x5+
0.056x6+0.009x7+0.429x8
其中：设生动性，协调性，自然度，开阔度，多样性，干扰度，管理度，均衡度分别为x1～x8。分析结果表明：各主成分因子之间独立性检验满足要求，可作为建模变量。
5 评价模型
5.1 建立模型
随机选用100幅图片中的80幅作为建模样本，另外20幅用于检验模型。运用SPSS统计软件中的STEPWISE方法进行回归分析，建立如下模型：
SC=3.229+0.654Z1-0.059Z2-0.236Z3
式中：SC——美景度得分;Z1——环境因子;Z2——生动因子;Z3——布局因子。
模型的显著性及共线性检验如表2所示，由此可以看出，该模型具有较好的可靠性。
5.2 模型验证
采用20幅图片作为验证样本，对模型计算值与打分值进行验证，如表3、图1所示：
表3 模型计算值与实际打分值比较（1）
■
■
图1 模型计算值与实际打分值分析
如果将1～5分划分为五种描述，分别为差，较差，一般，较好，好，对模型计算值与打分值进行分类，如表4所示：
表4 模型计算值与打分值比较（2）
■
可见，两者结果基本一致，如果按照完全一致的标准判断，则正确率为75%;而如果将描述级别相差两级为错误判断，则判断正确率为100%。显然，后一种方式更为合理，因为专家主观打分值具有模糊性，较差与一般，一般与较好都容易被接受，即级别相差一级容易被人们接受，因此，该模型具有非常好的一致性。
6 结语
本文以心理物理评价理论为基础，建立了公路景观美感度与驾驶员视觉图像特征的评价模型。结合前人的研究成果，本文认为公路景观质量的优劣可以根据“环境因子”、“生动因子”和“布局因子”3个评价因子进行描述，而这3个评价因子可以通过“生动性，协调性，自然度，开阔度，多样性，干扰度，管理度，均衡度”8个指标进行详细解释。因此，该模型具有一定的实际应用价值，可作为公路景观评价的手段之一。
参考文献：
[1]汪慧君.基于驾驶员视觉图像特征的公路景观评价方法研究[D].同济大学，2009.
[2]卢文岱.SPSS for windows统计分析[M].北京：电子工业出版社，2003.
[3]范辉.忻州-阜平公路景观评价[D].长安大学，2006（05）.
作者简介：汪慧君（1986-），男，工程师，毕业于北京理工大学，同济大学硕士研究生，研究方向：路线总体及互通立交。
关键词：视觉图像 景观评价
1 研究背景
目前，景观评价研究领域建立了许多学派，较为公认的有四大学派：专家学派、心理物理学派、认知学派（或称心理学派）和经验学派（或称现象学派），这些理论和方法各具特色。不同的学派在不同理论指导下派生出许多景观评价方法，总的来说，不外乎以下三种类型：一是侧重于“景”的研究，称为详细描述法（形式美学模式和生态模式）;二是侧重于“观”的研究，称为公众偏好法（心理模式、认知模式和经验模式）;第三种是两者并重的研究方法，称为综合法（主要包括心理物理模式）。
2 指标选取
本文从驾驶员角度出发，以呈现在驾驶员眼中的一幅幅视觉图像为评价媒介，寻求这些媒介的内部特征与公路景观美景度的关联。因此，评价指标的选取至关重要。目前，对这些评价指标的研究数量较多，如M.tveint等[1]对自然风景视觉指标分为9类：管理度，连贯度，干扰度，历史价值，视觉尺度，可意象度，复杂度，自然度，变化度;Hanyu等[2]对居住区景观视觉指标分为自然度，厌恶元素，车辆呈现状态，熟悉度，复杂度，易识别性，连贯性，神秘性，开阔度，典型性及照度;Gary R.Clay[3]对风景区道路的视觉景观从自然性，生动性，统一性和多样性进行描述等等。结合前人的研究成果，本文初步确定评价指标为“生动性，开阔度，多样性，干扰度，自然度，协调度，管理度，均衡度”8种。各指标属性及其描述如下：①生动性：风景独特，有闪光点，动感，令人难忘;②开阔度：视线深，视域广则开阔;有遮挡，遮挡比例越大，越狭窄;③多样性：元素种类多，颜色种类多;④干扰度：干扰元素的存在，位置越醒目，比例越大，干扰越大;⑤协调度：画面内容相处融洽，布局协调;⑥自然度：植被覆盖率高，人工因素少，形态自然;⑦管理度：道路及设施管理状态（路面，标志标线，护栏状态），新旧程度，是否完善;⑧均衡度：图像越对称，均衡度越高。
3 实验过程
将100张景观图像随机打乱次序，逐一编号，做成POWERPOINT，以幻灯片的方式进行评价，要求是：眼睛平视前方，设想自己正驾车行驶在公路上，前方正是自己所看到的公路景观;集中注意力，不要互相讨论;凭借第一印象评分，不必深思熟虑。打分采用1-5分制，1分表示美感度最差的景观，5分表示美感度最好的景观，每隔6秒钟换一张幻灯片。由此获得每幅视觉图像的总体得分。
对于上节选取的专家描述性指标，对每幅图片的各项指标进行打分，打分采用1～3分，详细赋值标准如表1所示。
表1 指标的评价标准
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4 数据分析
将生动性，协调性，开阔性，多样性，自然度，干扰度，均衡度，管理度作为自变量，根据主成分分析原理，模型可以选用3个主成分，第一主成分与协调度，自然度，干扰度，管理度和均衡度关系密切，可作为环境因子（Z1）;第二主成分与生动性和多样性关系密切，可作为生动因子（Z2）;第三主成分与开阔度和均衡度密切相关，可作为布局因子（Z3）。各主成分的计算方程如下所示：
Z1=0.122x1+0.264x2+0.235x3+0.109x4+0.034x5-
0.232x6+0.243x7+0.162x8
Z2=0.464x1+0.021x2-0.239x3-0.172x4+0.553x5+
0.174x6+0.084x7+0.083x8
Z3=-0.317x1-0.101x2-0.278x3+0.581x4+0.246x5+
0.056x6+0.009x7+0.429x8
其中：设生动性，协调性，自然度，开阔度，多样性，干扰度，管理度，均衡度分别为x1～x8。分析结果表明：各主成分因子之间独立性检验满足要求，可作为建模变量。
5 评价模型
5.1 建立模型
随机选用100幅图片中的80幅作为建模样本，另外20幅用于检验模型。运用SPSS统计软件中的STEPWISE方法进行回归分析，建立如下模型：
SC=3.229+0.654Z1-0.059Z2-0.236Z3
式中：SC——美景度得分;Z1——环境因子;Z2——生动因子;Z3——布局因子。
模型的显著性及共线性检验如表2所示，由此可以看出，该模型具有较好的可靠性。
5.2 模型验证
采用20幅图片作为验证样本，对模型计算值与打分值进行验证，如表3、图1所示：
表3 模型计算值与实际打分值比较（1）
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图1 模型计算值与实际打分值分析
如果将1～5分划分为五种描述，分别为差，较差，一般，较好，好，对模型计算值与打分值进行分类，如表4所示：
表4 模型计算值与打分值比较（2）
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可见，两者结果基本一致，如果按照完全一致的标准判断，则正确率为75%;而如果将描述级别相差两级为错误判断，则判断正确率为100%。显然，后一种方式更为合理，因为专家主观打分值具有模糊性，较差与一般，一般与较好都容易被接受，即级别相差一级容易被人们接受，因此，该模型具有非常好的一致性。
6 结语
本文以心理物理评价理论为基础，建立了公路景观美感度与驾驶员视觉图像特征的评价模型。结合前人的研究成果，本文认为公路景观质量的优劣可以根据“环境因子”、“生动因子”和“布局因子”3个评价因子进行描述，而这3个评价因子可以通过“生动性，协调性，自然度，开阔度，多样性，干扰度，管理度，均衡度”8个指标进行详细解释。因此，该模型具有一定的实际应用价值，可作为公路景观评价的手段之一。
参考文献：
[1]汪慧君.基于驾驶员视觉图像特征的公路景观评价方法研究[D].同济大学，2009.
[2]卢文岱.SPSS for windows统计分析[M].北京：电子工业出版社，2003.
[3]范辉.忻州-阜平公路景观评价[D].长安大学，2006（05）.
作者简介：汪慧君（1986-），男，工程师，毕业于北京理工大学，同济大学硕士研究生，研究方向：路线总体及互通立交。